00:00:00: Music.

00:00:06: ÄrzteTag Ideen Podcast RR.

00:00:09: Auch wenn hier und da sich ein bisschen Corona Würdigkeit bereit macht wir sind nach wie vor mitten in der Pandemie keiner kann heute sagen wie sie sich weiterentwickeln wird

00:00:18: und in solchen Zeiten ja das schlägt die Stunde der Modellierer der Epidemiologen und Statistiker die mit teils wirklich hoch komplexen Modellen eben unter anderem versuchen künftige Pandemie Verläufe zu erahnen kommt die zweite Welle oder kommt sie nicht.

00:00:32: Die Frage ist nur wie aussagekräftig und wie verlässlich sind Studien Aussagen auf Basis solcher Modellierungen und wie steht es um die Grenzen und limitation.

00:00:40: Darüber kann ich heute mit der Statistik euren Katharina Müller reden sie ist Gründerin und Geschäftsführerin des Statistischen Beratungsunternehmens Startup in München.

00:00:49: Und von dort ist sie mir jetzt telefonisch zugeschaltet grüß die Frau schöner warum wir heute reden

00:00:56: nämlich ja mit Autoren der lesenswerten und ich würde sogar persönlich mal sagen unbedingt empfehlenswerten Unstatistik des Monats das machen sie gemeinsam mit Gerd Gigerenzer Walter Krämer und Thomas Bauer Unternehmen sie vier quasi regelmäßig statistische Interpretation von Wissenschaft auseinander und versuchen das ein bisschen zurechtzurücken und zuletzt haben sie sich dort wirklich ausführlich unter anderem mit der Zahl

00:01:19: 60 % beschäftigt die wird immer wieder

00:01:22: als Schwellenwert für den Anteil der Smartphone-Nutzer genannt die wir für die Corona-Warn-App 2 spielen Deutschland bräuchten damit diese.

00:01:29: Überhaupt epidemiologisch wirksam sage ich mal werden kann Frau Schüler oder dass wir diese Unstatistik Ausgabe die wir verlinken können in den schon notiert sind Gänse bereden wollen

00:01:39: ganz grob was ist das Problem hinter dieser Zahl ja erstmal vielen Dank

00:01:48: die 60% die sind das Ergebnis einer Modellrechnung von Forschern der Universität Oxford und dafür gilt sie für alle Modellrechnungen dass man eine Reihe von Annahmen treffen muss ganz grundsätzlich erstmal drüber

00:02:01: in unserem Fall die funktionieren eigentlich diese Ansteckungen also laufen die von Mensch zu Mensch oder über die Umwelt.

00:02:06: Nur von Menschen mit Symptome darauf von Symptom Freien also das ist der der grundlegende Mechanismus wo greifen da welche Zahnrädchen ineinander.

00:02:15: Wo sind Stellschrauben kann man sich vorstellen die Umbauplan und die Stellschrauben bezeichnen wir als Parameter des Modells.

00:02:22: Dann kommt eben die Frage wie sind diese Stellschrauben oder Parameter eingestellt in dem Modell das sz-bg.de Produktionszahl oder die Inkubationszeit und diese Annahmen in dem Modell dass die Forscher gerechnet haben sind das ihre Produktionszahl zuerst bei 2 liegt.

00:02:37: Aber deutlich höher ist es ihm momentan haben die Verdopplungszeit und die Inkubation.

00:02:41: Eden Jever 5 Tagen 60% der Infizierten haben Symptome die sind aber wiederum zehnmal so ansteckend wie symptomfreie und dann gibt es noch Übertragung in der Infektion oder die Umwelt das sind etwa zehn vor.

00:02:54: Die kommen z.b. über die Türgriffe und dann wird dann noch angenommen dass es wieder sich dort für drei Tage hält ist ganz schön viele Annahmen ja

00:03:02: zusätzlich noch wie gut funktioniert überhaupt die app das heißt wenn jemand Symptome bekommt wird der sofort isoliert alle seine Kontakte gegeben sich sofort in Quarantäne und wenn das alles zutrifft

00:03:12: dann müssen 60% der Bevölkerung die App nutzen damit sich immer weniger Menschen anstecken wenn das alles

00:03:20: zutrifft dass es auch so ein so eine Kernaussage in eben dieser Unstatistik des Monats sie haben jetzt schon einige Parameter angesprochen also das berühmte er ist da wieder drin die Verdopplungszeit das Problem ist ja wir befinden

00:03:33: bieten uns ja in Sachen Coronavirus nicht nur aber im Speziellen jetzt was das Coronavirus SAS Coronavirus 2 betrifft die einer Situation wo wir wissenschaftlich noch gar nicht wirklich valide gewisse Dinge

00:03:43: can also wir haben ein paar frühe Studien aus Kina aus den ersten Ausbrüchen wir haben jetzt immer mehr Evidenz aus der Pandemie aber es sind ja immer noch Unsicherheiten drin das heißt doch dann Vorschüler diese Annahmen diese Eingangsparameter mit denen da gearbeitet wird

00:03:58: wenn die einer Unsicherheit unterliegen dann unterliegt doch auch das Ergebnis dieses Modells einer Unsicherheit

00:04:07: ist in dem Modell auf jeden Fall drin und die kommt aus verschiedensten Quellen heraus einerseits dass wir nicht wissen ob das Modell an sich

00:04:14: wirklich komplett richtig ist ich meine die Diskussion hatten hatten wir ja mal ich glaube Hendrik Streeck bei Lanz hat es hat es ausgeführt.

00:04:22: Wird es dir es z.b. auch über Katzen übertragen oder eben nicht kann es über Türklinken kommen oder nicht oder

00:04:28: passiert ist wie lange muss man überhaupt beieinander stehen also das sind die Grundannahmen wie das Modell an sich funktioniert aber dann auf die Frage wie es das Modell eingestellt in seinen Modell Parametern also treffen diese Aussagen oder diese anderen wirklich zu.

00:04:41: Wie ansteckend ist jemand tatsächlich der Symptome hat im Gegensatz zu jemand der keine Symptome hat und alle diese Unsicherheiten greifen dann ineinander setzen sich fort und es macht doch das Ergebnis ansich und sich.

00:04:54: Mal unterm Strich und zugespitzt was jetzt diese 60% betrifft da gibt es nur wenig Evidenz die 60% ist eine reine Vermutung.

00:05:04: Nicht in dem Sinne dass es sich um ist ne total will der Spekulation handelt also so würde ich jetzt nicht sagen man versucht schon.

00:05:11: Diese Parametereinstellungen aus daten zu schätzen so gut es geht und was das Grundmodell angeht gibt es natürlich Erfahrungen aus früheren Epidemien auch in Zusammenhang mit mit Verwandten Viren

00:05:23: man muss aber das stimmt zu Beginn der Gruppe Erfahrungswerte annehmen für die ersten Corona ausbreitungsmodelle haben noch mit reproduktions Zahlen von 2 bis 4 gerechnet.

00:05:33: Je mehr Daten nicht aber sammeln kann im Laufe einer Pandemie und Verstärker kann ich die Annahmen aus diesem beobachteten Daten ableiten.

00:05:40: Und dazu gibt es auch Hinweise in der Oxford Studie die sie die Wachstumsrate geschätzt haben in dem Fall aus dem chinesischen Fallzahlen aus der letzten Januarwoche der 1. Februar Woche.

00:05:51: Oder auch wie Sie diese Generationszeit also die Zeit in der der sich in jeden fektion am Anfang entwickelt und ansteckend ist wie die sich ableitet.

00:06:01: Also beispielsweise aus dem 40 übertragungsplan diese gefunden habe wo ganz klar aber wann haben die sich angesteckt und wann sind die ersten Symptome aufgetaucht

00:06:09: das heißt aber so sieht sie sagen so so so richtig jetzt nur Vermutung ist das nicht aber eigentlich so eine einzelne Zahl in den Raum zu stellen sagen jetzt 60% das ist eigentlich auch nicht ideal eigentlich müsste man Sachen mit dem Schwankungsbereich angeben.

00:06:23: Ja ganz wichtig und daraus zu daran sieht man auch gute Studien bzw gute Modelle dass diese Schwankungsbereich angegeben werden und auch die möglichen Quellen der Unsicherheit dann weiten wenn man etwas den Blick sie haben.

00:06:37: Das angesprochen Annahmen Modellierungen das ist ich hatte eingangs erwähnt es ist die Zeit der Modellierer wir haben in Sachen Corona im Moment

00:06:46: ich sag mal mit kaum mehr zu überblicken in Studien Aussagen zu tun die eben oft auf solchen Modellierungen beruhen da geht es einmal um die Fall Sterblichkeit in Schweden

00:06:56: dann geht es über die Auswirkung von Community Masken in der Bevölkerung und die Wirkungen für das Pandemie geschehen oder es geht auch gerade mit Blick auf das kommende Schuljahr um die Frage en

00:07:07: ab jetzt Kinder primäre Infektionsquellen sind oder nicht und dazu werden wir im Moment wirklich überhäuft mit Studiendaten die einzuordnen das ist die große Kunst und die wenigsten von uns auch unter den Medizinerinnen und Medizinern sind

00:07:20: tatsächlich modelliere deswegen sollten wir vielleicht einmal grob erklären mit Ihnen als Statistiker rin was denn diese Besonderheiten der sich sind die man unbedingt im Blick haben soll wenn man solche epidemiologischen Analysen liest wie gehen Wissenschaftler davor Vorschule

00:07:34: also erstmal sind ja zwei Dinge erstens wie entstehen diese Modelle und zweitens wie liest man sie da hinterher richtig und kritisch also gute Modelle entstehen immer einen iterativen und interdisziplinären zu

00:07:46: was unter Mediziner genauso ihren Platz für Statistik und Epidemiologie am Anfang braucht es ja genau diese fachliche Expertise hin in

00:07:54: unserem Fall etwa Virologen oder Infektiologen denn es braucht dein Verständnis dafür wie eigentlich diese Infektionen ablaufen also eine Vorstellung vom.

00:08:03: Kann sagen von System und von dessen relevanten Elementen also spielen da Menschen eine Rolle Türklinken oder eben auch die berühmten Katzen

00:08:11: dann welche Eigenschaften dieser Elemente muss sich abbilden in die Modeller gespieltes.

00:08:16: Etwa ne Rolle wie alt die Menschen sind das muss ich unterscheiden zwischen Kindern und Erwachsenen oder wie lange die Menschen miteinander in Kontakt stehen und das alles funktioniert im Prinzip erstmal ohne Daten also da gibt's von den.

00:08:27: Bauplan des Modells nicht genannt hat.

00:08:29: Dann stellt sich aber die Frage wie man jetzt diesen Bauplan also diese Zusammenhänge zwischen den Elementen in mathematische Formen gießen kann und wie man auch gute Daten erheben kann

00:08:39: die eben diese relevanten Eigenschaften sauber messen und da kommen dann die Daten Experten Endspiel also Epidemiologen und Statistiker

00:08:47: wir stellen ihm ein mathematisches Modell nutzen die verfügbaren Daten und dann dessen Einstellungen die Einstellungen des Modells mit ist gut an die Realität anzupassen damit dieses Modell plausible Ergebnisse publizieren kann

00:09:01: dann können Prognosen sein oder eben auch erst in Radio Rechnungen.

00:09:05: Wenn es dieses Modell steht lassen sich damit solche Modellrechnungen durchführen und dann gehört eben dazu zu prüfen sind die Ergebnisse plausibel.

00:09:13: Wie stark hängen die Ergebnisse von den Parametern ab also dass er seine sensitivitäts Rechnung und dann gibt es das macht es kompliziert in der Zwischenzeit meistens noch neue Daten also kann man eigentlich dann wieder.

00:09:24: Mehr oder weniger von vorne anfangen das Modell weiter verfeinern und eigentlich ist man auch nie fertig

00:09:29: also im Prinzip läuft es in so einer Pandemie dann darauf hinaus dass man eigentlich so living Models entwickelt die kontinuierlich geprüft werden über die neuen da.

00:09:38: Die man weiter füttert und schauten wo verändert sich etwas wo passt es nicht mehr mit der Reli Realität und dann das Modell idealerweise sie haben es gesagt iterative process anpasst.

00:09:47: Richtig und was ich dann auch mit der Zeit raus kristallisiert ist eben doch dass manche dieser Annahmen oder Erkenntnisse auch die man hat dass sie dann doch sicher als relativ stabiler auskristallisieren also beispielsweise die Letalität dann hat ja schon eine ganz am Anfang hat

00:10:01: na da Christian Dorsten die Vermutung geäußert dass die sich irgendwo im Bereich zwischen 0,3% und 0,7% bewegt also.

00:10:08: Wahrscheinlichkeit zu versterben wenn man sich eben angesteckt hat.

00:10:13: Bestätigen sehr viele Studien man landet eigentlich immer in diesem Bereich wieder drin zwischen 0,3 und jetzt meistens 0,5

00:10:19: Prozent das ist der wachsende Evidenz gewinnt der das Bild irgendwann Clara macht er denn noch ich will noch mal ein bissl mit spitzer Zunge da reingehen und sie haben es gesagt also es geht einmal um die Daten dann geht's um das Wissen um

00:10:33: das Virus Infektionswege Pathologie auch epidemiologisch und daneben die Modelle die geprüft werden Sensitivitätsanalysen gefahren werden und geschaut

00:10:42: passen die zu den Daten die wir haben und dann fertig nun kann es ja dennoch sein das wissen wir aus ganz ganz vielen ja auch klinischen Studien dass es irgendwelche Störfaktoren gibt

00:10:53: die man gar nicht erst Störfaktoren erkennt und vielleicht weiß man noch gar nicht dass etwas ein Störfaktor ist ja also ist es gibt immer noch nach wie vor eine gewisse Unsicherheit bei vielen Dingen müsste man nicht grundsätzlich jetzt

00:11:03: beim Interpretieren beim Lesen in der Rezeption dieser wissenschaftlichen Arbeiten immer so

00:11:09: für sich mit dem Kopf haben Vorsicht ob diese Aussagen wirklich stimmt das wissen wir am Ende nicht vorsicht ist könnte im Zweifelsfall auch ein bisschen Glaskugel sein müsste nicht und Warenzeichen in uns mit aufgehen und solchen Zeiten.

00:11:21: Ja selbstverständlich das ist genau dieses kritische Denken und von diesem kritischen selber denken ist mir nicht befreit nur weil irgendjemand die Studie gemacht hat.

00:11:29: Hör das das ist das A und O bei der Rezeption von Studien und ich denke auch das A und O von Evidenzbasierte Medizin und das muss ja ein Mediziner auch können in der Lage sein Studienergebnisse kritisch zu hinterfragen klar das ist

00:11:42: wie kompliziert da je komplexer die Modelle werden ja anspruchsvolle die statistischen Modellierungen umso schwieriger ist es natürlich aber es gibt schon ein paar paar.

00:11:51: Bund.de die man sich in so einer Checkliste abhaken kann.

00:11:55: Sind Annahmen transparent gemacht werden Unsicherheiten thematisiert wie gut passen die Ergebnisse zu früheren Erkenntnissen wenn sie abweichen warum tun sie das.

00:12:04: Welche Limitationen gibt es möglicherweise werden diese Limitationen diskutiert dann wir haben klinische Studien angesprochen natürlich Goldstandard ja sind die sind die.

00:12:14: Patienten dran dominiert gewesen war es nicht verblindete Studie und so weiter wurden mögliche Störfaktoren eben auch angesprochen.

00:12:22: Ja es gibt auch statistische Methoden um zu untersuchen ob das Modell gut an die daten angepasst ist oder ob möglicherweise systematische Effekte.

00:12:30: Fast wo nicht erfasst wurden da würde ich jetzt sagen würde ich jetzt lieber hinwegsehen wenn das wenn das ein ein Mediziner in der Praxis nicht von sich aus erkennt

00:12:39: aber wir dieses allgemeine kritische Denken passt es denn zu meinem Erfahrungswissen passt das zu allem was ich bisher weiß über das Thema das ist glaube ich schon mal ganz guter Ansatz.

00:12:49: Sie haben die Limitation angesprochen auf die man also ich gucke in der Regel sogar immer ans Ende in so einer Arbeit hinein bevor ich anfangen vorne zu lesen und schaue mir mal die stärken und Limitationen und ich es gab neulich eine Arbeit in den Fluss sidings ging es glaube ich auch um

00:13:02: die Masken inwieweit die schützen und den Vielfalt die auf die Pandemie gewirkt haben in den USA und dann haben die Autoren dort eine Reihe von

00:13:09: limitation Ihres Modells aufgezählt also wirklich ganz viele wo man dann das Gefühl hatte okay also nicht genau so weiß man nicht und am Ende haben sie dann trotzdem drunter geschrieben aber dennoch glauben wir an die Aussagen unserer Studie

00:13:21: ich würde auch sagen da muss man natürlich differenzieren der Kern von Modellen ist es ja die Realität zu vereinfachen und.

00:13:28: Sicher der vom unsicheren zu trennen es gibt einen schönen Satz von dem indischen Statistiker der sagt sicher das Wissen heute ist.

00:13:35: Unsicher das wissen muss ein Wissen über das Ausmaß der Unsicherheit aber wenn ich wenn ich sagen kann okay

00:13:42: es gibt mir ganze mögliche Menge ein Limitationen Ausnahmen vielleicht ist es da ein bisschen anders und dort ein bisschen anders und so weiter.

00:13:49: Aber im Kern gibt es etwas Gemeinsames und es gibt doch ein gemeinsam Effekt.

00:13:54: Dann ist das durchaus zulässig die Frage ist halt wie groß ist dieser Effekt.

00:14:00: Rechtfertigt der eine mögliche Intervention darüber kann man jetzt sicherlich auch so persönlich unterschiedlicher Meinung sein ich persönlich glaube.

00:14:09: Mir fällt kein Zacken aus der Krone wenn ich in der U-Bahn ne Maske auf sende und im Geschäftsjahr ist sehr was ganz anderes wenn es um.

00:14:16: Medikament geht mit schweren Nebenwirkungen das noch dazu wahnsinnig teuer ist und vielleicht mein Leben wenn ich es.

00:14:22: Gerade ähm ich keine Ahnung schwer krebskrank bin maximal noch um vier Wochen verlängert das eine völlig andere Situation ist es geht immer auch um der Abwägung von Kosten und wird.

00:14:32: Vielleicht zum Schluss Frau Schüler sie haben mit mir vorhin schon mit ihrer vorletzten Antwort eigentlich eine Frage vorweggenommen nämlich wollt ihr noch mal fragen ob sie so einen sind generell

00:14:41: haben die man anwenden sollte wenn man sich mit solchen Studien auseinandersetzen sollte das haben sie schon zusammengefasst nämlich dieses generelle kritische denken dass wir aus der EBM heraus kennen vielleicht zum Schluss

00:14:53: das ist ja eine Situation in der wir uns befinden diese ja Dashboard Gläubigkeit die wir in dieser pandemia erlebt haben mit den Zahlen und Fakten

00:15:00: die uns so um die Ohren gehauen werden die sind ja wenn man so will in gewisser Weise auch ein Symptom dessen dass wir eigentlich versuchen wollen alles genau zu verstehen und

00:15:10: die Risiken beherrschbar zu machen und froschvilla jetzt sind ja.

00:15:15: Modelle Daten die Daten die Formel Berge des ist der Versuch des irgendwie bemerkbar zu machen Sicherheiten in Unsicherheiten reinzubringen Risiken beherrschbar zu machen aber.

00:15:26: Mal unter uns so ganz offenkundig gibt's doch diese Sicherheit die diese Daten Analysen da Versprechen eigentlich in unserer Welt nicht oder

00:15:35: nein die Sicherheiten in der globalisierten und digitalisierten Welt die halte ich für eine Illusion und diese Dashboards die beweisen höchstens dass jemand gut mit Twist umgehen kann aber die heißen nicht das.

00:15:46: Welche Staaten Kompetenz vorhanden ist in dem Sinne dass man diese Daten richtig interpretiert sie richtig eingeordnet und die Ergebnisse dann auch in den vernünftigen Kontext.

00:15:55: Bringt und auch das richtige Handeln ableitet und darum geht's ja am Ende am Ende geht's darum dass ich mit Hilfe von Daten bessere Entscheidungen treffen kann Warzen alere Entscheidungen.

00:16:04: Aber nicht dass mir die Entscheidungen durch die Modelle abgenommen werden das ist aus meiner Sicht völlig falsches Verständnis von dem was Statistik leisten kann.

00:16:13: Besser und heute auch klar sein muss.

00:16:16: Funktioniert nicht dass ich eine Datenanalyse an irgendjemand delegiere der rechnet mir das aus und am Ende weiß ich was ich tun soll das sind heutzutage alles

00:16:24: große komplexe Fragestellungen die nur noch in interdisziplinären Teams gelöst werden können denn es geht ja da auch mindestens um vier Fragen also erstens was will ich überhaupt abbilden in so ein Modell.

00:16:36: Das ist die Frage in den Fachexperten hier ist Unsinn hier die Frage an den Arzt was kann ich abbilden das weißen Statistiker in datenexperte

00:16:43: was darf ich ausbilden auch sehr wichtig da ging zum Datenschutz sie mal Big Data weil eine große Diskussion nach ob man Mobilitätsdaten mit reinnehmen sollte oder nicht und schließlich was soll ich abbilden fällt leider auch auf unterm Tisch ist aber die Frage an den Taten Edeka

00:16:57: und die Frage taucht halt spätestens dann auf wenn wir die Kosten eines lockdowns z.b. gegen potentielle Gerät

00:17:03: potentiell gerettete leben stellen und das sind Dinge diese Fragen die kommen aus der gar nicht auf dem Tisch aber da geht's dann.

00:17:11: Da taucht die große Unsicherheit ja wieder aufnehme ich nicht wie mache ich die Dinge die ich mache richtig also habe ich jetzt wirklich das

00:17:19: Modell habe ich die besten Daten reingesteckt oder so sondern stelle ich überhaupt die richtigen Fragen was sind eigentlich meine Entscheidungskriterien Stichwort Kosten-Nutzen-Abwägung.

00:17:28: Ab wann sage ich.

00:17:30: Ja der Nutzen ist groß genug um die Kosten zu rechtfertigen und es kann mir keine Statistik der Welt kein Modell der Welt kann mit diese Fragen beantworten das muss ich als Mensch tun.

00:17:40: Statistik trifft keine Entscheidungen Modelle treffen auch keine Entscheidung sie können helfen wenn man

00:17:45: kritisch mir den umgeht wenn man auch und das war's wieder ein take home Tipp wenn man so will sich an 4 kritischen Fragen orientiert wenn man solche statistischen Auswertungen fährt durch Analysen macht Vorschüler

00:17:57: Mama eine Freude über ja Modelle und Statistiken mit ihm zu reden auch in dieser Zeit ganz besonders und ich bedanke mich und ihnen alles Gute.

00:18:06: Music.